Aunque los modelos de lenguaje grande (LLM) y los modelos generativos de inteligencia artificial (IA) han sido muy populares en el último año, se ha prestado especial atención a su intersección: las capacidades de generación de texto de los LLM. Si bien la capacidad de generar respuestas a preguntas es un aspecto fundamental de los LLM, existen otros usos comunes y valiosos para esta tecnología. En este artículo se analizarán algunos de los principales usos de los LLM para evitar considerarlos exclusivamente con fines generativos.
Creación / Generación
Actualmente, la creación de contenido es el caso de uso de los LLM que recibe más atención. Al realizar una pregunta a una aplicación como ChatGPT, obtienes una respuesta detallada. Por otro lado, al proporcionar una solicitud a una aplicación como DALL-E, genera una imagen basada en esa solicitud. También existen generadores especializados en código, video y mundos virtuales en 3D.
Es interesante notar que muchos de estos generadores utilizan enfoques algorítmicos fundamentales similares. Aunque el tipo de contenido generado (texto, imágenes, videos) puede variar, todos estos generadores necesitan comprender y desglosar el mensaje de entrada para guiar el proceso de generación. Por lo tanto, todos requieren un LLM. Si bien la generación de contenido para responder preguntas es el enfoque principal, los LLM tienen capacidades más amplias.
Resumen
Los LLM también son altamente efectivos para resumir la información proporcionada. Por ejemplo, si tienes una lista de artículos pendientes por leer, puede resultar abrumador iniciar la lectura. Una forma de abordar esto es introducir los artículos en un LLM y solicitarle que resuma los temas clave, identificando similitudes y diferencias entre ellos. Esto te brindará un punto de partida claro para enfocarte al leer los artículos.
Una ventaja de utilizar la IA para resumir el contenido es que hay menos riesgo de errores en comparación con la generación de contenido nuevo. Al limitar al LLM a resumir la información proporcionada en lugar de crear contenido nuevo, se reduce la probabilidad de obtener resultados incorrectos, aunque aún existe la posibilidad de que se pierda algún detalle importante en la entrada.
Traducción
La traducción, a menudo subestimada, tiene una aplicación y un impacto muy amplios. Por ejemplo, los LLM ya se utilizan para traducir códigos antiguos de lenguajes poco comunes a lenguajes de programación modernos. Un LLM puede tomar un código anterior y generar una versión traducida al nuevo lenguaje de programación. Aunque es posible que se requieran ediciones adicionales por parte de humanos, si el LLM logra una traducción aceptable en su mayoría, un programador hábil podrá comprender y completar el proceso de traducción con éxito, incluso sin conocer a fondo el idioma original.
La traducción automática de lenguaje humano también tendrá un impacto significativo. Pronto podremos comunicarnos con personas en cualquier parte del mundo en nuestro idioma nativo, con la capacidad de traducir instantáneamente nuestras palabras al idioma preferido del interlocutor. Esto eliminará la barrera del idioma y fomentará la preservación de idiomas menos comunes al facilitar la comunicación entre diferentes culturas.
Interpretación / Extracción
Otro uso clave de los LLM es la interpretación de declaraciones para guiar acciones adicionales. Por ejemplo, los generadores de imágenes utilizan este enfoque. También pueden utilizarse para análisis de sentimientos y para el servicio al cliente, donde pueden analizar consultas, extraer información relevante y dirigir de manera eficiente al usuario hacia la solución óptima.
Conclusión
Si bien los ejemplos mencionados anteriormente no agotan todas las capacidades de los LLM, representan algunos de los usos comunes y poderosos de esta tecnología. Es fundamental comprender que los LLM ofrecen mucho más que simplemente la generación de contenido textual. ¡Explora todas las posibilidades que estos otros usos pueden ofrecerte a ti y a tu organización!
Publicado originalmente en el Boletín informativo sobre cuestiones analíticas en Linkedin
El artículo Los LLM son más que IA generativa fue publicado originalmente en Datafloq.